AIの次なるブレークスルーを本当に妨げているものは何か？見落とされがちな二つの要素がある：巨大なデータセンターへの過剰依存と、言語モデルだけに焦点を当てた狭い視野。

データセンターはボトルネックになりつつある—計算能力だけでなく、持続可能性やアクセス性の面でも。私たちは集中型インフラにリソースを投入しているが、真の革新は分散型ソリューションを必要とするかもしれない。

そして、部屋の象徴的な存在：すべてを言語モデルに賭けること。マルチモーダルシステムはどうだ？異なるタスクや異なるドメイン向けに設計されたモデルはどうだ？皆が同じアプローチを追いかけると、リターンは減少していく。

これらの見えない制約が今後の10年を左右する可能性がある。これらを再考しない限り、私たちは箱の中で最適化を続けるだけで、抜け出すことはできない。